基于MATLAB的小波变换多帧图像压缩系统发布

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现离散小波变换(DWT)，支持单帧图像与多帧序列的高效压缩。提供haar、db4、sym8等多种小波基可选，并允许用户调节压缩比，兼顾压缩效率与图像质量，适用于视频处理与存储优化场景。

详 情 说 明

基于小波变换的多帧序列图像高效压缩系统

项目介绍

本项目实现了一个基于离散小波变换(DWT)的多帧序列图像高效压缩系统。系统核心采用小波变换结合阈值量化技术，能够对单帧图像和序列图像（视频帧）进行高质量的压缩处理。通过灵活的算法参数配置，用户可在压缩比和图像质量之间实现最佳平衡，满足不同应用场景的需求。

功能特性

• 小波变换压缩：实现基于离散小波变换的单帧图像压缩算法
• 序列图像支持：扩展支持多帧序列图像（视频帧）的批量压缩处理
• 多小波基选择：提供haar、db4、sym8等多种小波基函数选项
• 可调压缩比：通过阈值量化技术实现精确的压缩比控制
• 质量评估：集成PSNR、SSIM等客观质量评估指标计算
• 重构展示：支持压缩图像的重构与视觉对比效果展示

使用方法

基本操作流程

1. 准备输入数据：将需要压缩的单帧图像或序列图像放置在指定目录
2. 参数配置：设置小波基类型、分解层数、压缩阈值等参数
3. 执行压缩：运行主程序开始压缩处理
4. 查看结果：获取压缩后的数据文件、重构图像和质量评估报告

参数设置说明

• 小波基选择：根据图像特性选择合适的小波基（haar适合简单纹理，db4/sym8适合复杂图像）
• 分解层数：通常设置为3-5层，层数越多压缩效果越好但计算量增加
• 压缩阈值：阈值越大压缩比越高，但图像质量可能下降

系统要求

硬件环境

• 内存：至少4GB RAM（处理高清序列图像推荐8GB以上）
• 存储空间：充足的硬盘空间用于存储原始图像和压缩数据

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• Signal Processing Toolbox信号处理工具箱

文件说明

main.m作为系统核心入口，实现了完整的图像压缩处理流程控制，包括参数配置读取、输入数据预处理、小波变换执行、量化编码处理、压缩效果评估以及结果输出管理等关键功能模块的协调运作，确保整个压缩系统的高效稳定运行。